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参考 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_26811377/article/details/100772710 使用参考 https://blog.youkuaiyun.com/csa121/article/details/79605215 https://www.jianshu.com/p/38f39978e563   作者：张金超，腾讯微信模式识别中心高级研究员。 导语： Goog

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转载 https://blog.youkuaiyun.com/google19890102/article/details/51887344 在阅读本文之前，建议首先阅读“简

转载https://blog.youkuaiyun.com/ycheng_sjtu/article/details/48520293 深度学习（Deep Learning），

转载 https://blog.youkuaiyun.com/itplus/article/details/37969519   word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节，因而在一定程度上

最近在了解数据并行和模型并行相关的知识，主要从BERT模型入手学习（相关知识可以参考），其中AI硬(he)件(dan)厂商英伟达宣布，他们在NLP模型上取得了三大突破，为今后会话AI的落地应用铺平了道路。英伟达一举创造了2个壮举！训练出了世界上最大的语言模型——MegatronLM，包含83亿参数，比BERT大24倍，比GPT-2大5.6倍；还打破了实时对话AI的记录，仅耗时53分钟即可训练出行业标准BERT模型、2毫秒就能对答案做出推断！ 英伟达用自己的硬件与并行计算软件相结合，在BERT模型的训练和推